【摘 要】
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基于YOLOv4算法提出一种口罩佩戴检测的方法。对图像进行标注,建立人脸口罩佩戴数据集,并将原算法优化:通过K-means聚类算法重新设计锚框大小;改进网络结构,提高网络对目标深层特征的提取能力;改变NMS方法以减小定位误差,提升检测性能。实验结果显示,优化的YOLOv4算法将假正样本(FP)数量降低了18.16%,真正样本(TP)数量提高1.52%,提高检测准确率。在测试集中的召回率可达到88.
【基金项目】
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四川省重点研发计划项目(No.2019YFG0409)。
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基于YOLOv4算法提出一种口罩佩戴检测的方法。对图像进行标注,建立人脸口罩佩戴数据集,并将原算法优化:通过K-means聚类算法重新设计锚框大小;改进网络结构,提高网络对目标深层特征的提取能力;改变NMS方法以减小定位误差,提升检测性能。实验结果显示,优化的YOLOv4算法将假正样本(FP)数量降低了18.16%,真正样本(TP)数量提高1.52%,提高检测准确率。在测试集中的召回率可达到88.20%,比原算法提升1.63%;准确率可达到92.30%,比原算法提升2.06%。
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